SCM을 중심으로 한 비즈니스모델연구

양재영(Yang JaeYoung),장은영(Chang EunYoung) 한국전자상거래학회 2003 전자상거래학회지 Vol.4 No.1

  SCM(Supply Chain Management) is a strategical business administration techniques system which include logistics and production management. This thesis investigates e-SCM"s current background, future development outlook, and SCM"s relation to other business models. Moreover, this thesis explores the model of SCM"s application to e-SCM model and SCM model"s research which use ASP service. This application and research can be summarized as follows: 1) this application enhances corporations" overall communications and also clear wall between class that corporation must hold preferentially before behave cooperation between SCM optimization and corporation. In this case, head of a family effective means is important that employees plan corporation"s purpose and public ownership of consciousness under awareness of customization. 2) under concept of customization this as quantitative measurement Between evaluating corporation, partner corporation, must construct industrial circles whole commonness awareness. These effort becomes much driving force to mercurial communication between each class and propel cooperation between corporation as a result.

다차원 다선택 배낭문제를 위한 새로운 보간알고리즘을 이용한 혼합형 유전 알고리즘

양재영(Jaeyoung Yang),윤유림(Yourim Yoon),문병로(Byung-Ro Moon) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2B

MORPHEUS : 확장성이 있는 비교 쇼핑 에이전트

양재영(Jaeyoung Yang),김태형(Taehyung Kim),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.28 No.2

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해 낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 있는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 삼품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에이전트는 원하는 상품 정보를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안하다. 모피우스는 간단하면서 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안한 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스는 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다. Comparison shopping is a merchant brokering process that finds the best price for the desired product from several Web-based online stores. To get a scalable comparison shopper, we need an agent that automatically constructs a simple information extraction procedure, called a wrapper, for each semi-structured store. Automatic construction of wrappers for HTML-based Web stores is difficult because HTML only defines how information is to be displayed, not what it means, and different stores employ different ways of manipulating customer queries' and different presentation formats for displaying product descriptions. Wrapper induction has been suggested as a promising strategy for overcoming this heterogeneity. However, previous scalable comparison-shoppers such as ShopBot rely on a strong bias in the product descriptions, and as a result, many stores that do not confirm to this bias were unable to be recognized. This paper proposes a more scalable comparison-shopping agent named MORPHEUS. MORPHEUS presents a simple but robust inductive learning algorithm that automatically constructs wrappers. The main idea of the proposed algorithm is to recognize the position and the structure of a product description unit by finding the most frequent pattern from the sequence of logical line information in output HTML pages. MORPHEUS successfully constructs Correct wrappers for most stores by weakening a bias assumed in previous systems. It also tolerates some noises that might be present in production descriptions such as missing attributes. MORPHEUS generates the wrappers rapidly by excluding the pre-processing phase of removing redundant fragments in a page such as a header, a tailer, and advertisements. Eventually, MORPHEUS provides a framework from which a customized comparison-shopping agent can be organized for a user by facilitating the dynamic addition of new stores.

중학생들의 학교폭력 주변인으로서의 인식 탐색

양재영 ( Yang Jaeyoung ),임승엽 ( Lim Seungyup ) 고려대학교 한국사회연구소 2021 한국사회 Vol.22 No.2

본 연구의 목적은 중학생들이 경험한 학교폭력 주변인으로서의 인식을 탐색하고 이를 바탕으로 학교폭력에 대한 효과적 대응과 감소 및 예방을 위한 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 준거적 선택법을 활용하여 학교폭력 주변인으로서 경험이 있는 중학생 12명을 연구참여자로 선정하고 반구조적·개방형 면담을 진행하였다. 수집된 자료는 반복적 비교분석법을 사용하여 분석되었으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 학교폭력에 대한 연구참여자들의 경험은 동조자, 강화자, 방어자, 방관자로 범주화되었다. 둘째, 주변인으로서 학교폭력 상황에 대한 바람직한 대응으로 언어적/행동적 개입을 강조하며 학교폭력에 대한 경각심을 높이는 정기적인 학교폭력예방교육의 필요성을 제기하였다. 또한 학교폭력 가해 학생에 대한 처벌을 강화하고 무엇보다 담임교사와 학생 간의 소통 개선 및 증대를 학교폭력 예방의 효과적인 방안으로 제시하였다. 추가적으로 스마트 세대에 맞는 스마트폰 앱 신고 시스템 구축 및 홍보 강화 또한 학교폭력 예방안으로 제시되었다. 이러한 연구결과는 중학생들이 학교폭력 상황에서 각기 다른 태도와 행동을 취하는 이유를 이해하고, 그러한 경험으로 통해 실효적 수준의 학교폭력의 예방을 위한 보다 효과적이고 바람직한 자세와 역할 그리고 기여 방안을 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다. The purpose of this study was to explore the perceptions and views of middle school students who experienced school violence as bystanders, and to provide implications for the reduction and prevention of school violence. Participants included a total of 12 students (6 male and 6 female students) in grades 1-3, enrolled in a middle school located in S City. All students participated in semi-structured and open-ended interviews individually and the collected data were analyzed using constant comparative analysis. As results, the students participating in the study recognized that the role of intervention as a bystander in order to reduce and prevent school violence was very important, and expressed their views on more effective actions and countermeasures. It included six major themes: 1) experience according to the types of bystander, 2) desirable response as a bystander, 3) strengthening education to prevent school violence, 4) strengthening the level of punishment for students who are conducting school violence, 5) smooth communication between a teacher and students, 6) establishment of a convenient school violence reporting system. It was confirmed that the defender role helping a victim, not as a bystander who does not provide any assistance or intervention, plays an important role in the reduction and prevention of school violence. Particularly, sympathizers and reinforcers who play a sympathetic role for the perpetrator students and bystanders who show no response to the victim can show defensive attitudes and behaviors against school violence if school violence prevention education is effectively implemented in schools.

분산환경에서의 협력적 변화감시 에이전트

양재영(Jaeyoung Yang),서희경(Heekyoung Seo),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

본 논문에서는 분산 협력 에이전트를 이용하여 정보 변화를 빠르게 감지할 수 있는 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 일반적인 정보 변화 에이전트는 중앙 집중적인 구조를 가지고 있으며 일정한 시간 간격마다 정보 변화 여부를 검사하게 된다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 구조가 가지고 있는 서버의 과부하 및 블러킹 문제를 분산 환경의 협력 에이전트를 이용하여 해결하고자 한다. 같은 웹 페이지의 정보 변화를 감시하는 에이전트간 협력을 통해 새로운 정보의 갱신된 사실을 알게 되면 에이전트는 같은 그룹에 속한 다른 에이전트들에게 이 사실을 알림으로써 보다 빠르게 정보 변화를 감지할 수 있다. 또한 에이전트가 사용하는 네트웍 사용을 줄일 수 있게 된다.

효율적 정보 필터링을 위한 지능형 협동 정보 필터링 에이전트

양재영(Jaeyoung Yang),홍광희(Kwanghee Hong),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ

정보의 양의 많아질수록 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 시간과 노력을 요구하게 된다. 이러한 시간과 노력을 줄이기 위해 정보 필터링 시스템이 제시되었고, 정보검색과 자연언어처리 등을 이용한 많은 방법들이 연구되었다. 그러나 이러한 접근방법들은 모두 사용자에게 새로운 정보요구가 생긴 경우 이를 지능적으로 대처하지 못하는 Cold-Start 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위해 협동 정보 필터링 시스템이 등장하였다. 이러한 협동 정보 필터링 시스템은 같은 관심도를 가지는 사람들로 공동체를 형성하기 위해 사용자로부터 관심도를 명시적으로 나타낼 것을 요구하는 등 사용자가 직접 필터링 시스템을 학습시켜야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자들의 선호도를 담고있는 사용자 프로파일의 유사성을 기반으로 한 공동체 형성 방법을 제안한다.

온톨로지 계층관계를 이용한 서비스 발견 알고리즘

최원종(Wonjong Choi),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi),조현규(Hyeonkyu Cho),조현성(Hyeonsung Cho),김경일(Kyungll Kim) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ

인터넷망의 지속적인 발달과 더불어 웹서비스가 차지하는 비중은 매우 커지고 있다. 이와 관련해 서비스 발견을 위한 다양한 노력들이 진행되었으며, 그 중에서도 DAML-S문서로 기술된 매치메이커에서 제시한 알고리즘은 서비스 발견자와 서비스 제공자사이의 서비스 발견에 대한 유사도 측정의 한 방법을 제시하고 있다. 하지만 온톨로지상의 관계표현에 있어 네 가지 규칙만을 적용하여 정밀한 유사도측정이 불가능하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 알고리즘의 개선을 위해 두 가지 유사도 측정함수 1) 계층구조함수 2) 계층계수함수를 정의하고, 이에 기반한 새로운 서비스 발견 알고리즘을 제시하고자 한다.

개인화 된 웹 네비게이션을 위한 온톨로지 기반 추천 에이전트

정현섭(Hyunsup Jung),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ

본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징, 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.

문서의 불균등 분포를 고려한 단어 불순도 기반 특징 선택 방법

강진범(Jinbeom Kang),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.9

기계 학습 과정에서 수집된 많은 정보들 중에는 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보를 가진 경우가 많다. 또한 자료 자체에 오류가 있기도 하다. 이와 같이 학습 모델 생성을 위해 수집된 정보를 신뢰할 수 없다면, 학습 과정에서도 정확한 지식 습득이 어렵다. 그래서 기계 학습은 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 위해 특징 선택 방법을 사용한다. 특징 선택은 학습할 클래스와 관련이 없거나 중복된 정보를 학습 모델 생성 이전에 제거함으로써 학습 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 기존의 특징 선택 방법들은 적절한 특징을 선택하기 위하여 문서가 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 하지만, 실제로는 그렇지 않으며, 문서의 수 또는 문서의 길이가 모두 동일한 학습 예제를 준비하는 것도 매우 어렵다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 특징을 선택하기 위해 클래스 별 단어의 불순도와 문서의 불균등 분포를 고려한 특징 선택 방법을 제안한다. 클래스를 대표할 수 있는 특징 후보들을 단어의 불순도 측정을 통해 얻고, 문서의 불균등 분포를 고려하여 특징을 선택한다. 실험을 통해 보다 좋은 성능을 보임을 입증한다. Sample training data for machine learning often contain irrelevant information or redundant concept. It is also the case that the original data may include noise. If the information collected for constructing learning model is not reliable, it is difficult to obtain accurate information. So the system attempts to find relations or regulations between features and categories in the learning phase. The feature selection is to remove irrelevant or redundant information before constructing learning model. for improving its performance. Existing feature selection methods assume that the distribution of documents is balanced in terms of the number of documents for each class and the length of each document. In practice, however, it is difficult not only to prepare a set of documents with almost equal length, but also to define a number of classes with fixed number of document elements. In this paper, we propose a new feature selection method that considers the impurities among the words and unbalanced distribution of documents in categories. We could obtain feature candidates using the word impurity and eventually select the features through unbalanced distribution of documents. We demonstrate that our method performs better than other existing methods via some experiments.

개인화 된 웹 네비게이션을 위한 온톨로지 기반 추천 에이전트

장현섭(Hyunsup Jung),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.1·2

온톨로지(ontology)란 객체(object)들과 이들 사이의 관계의 정의에 의하여 어떤 사실이나 상태를 표현는 지식 표현 방법이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 웹 문서 분류와 이를 바탕으로 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 계층적 형태로 표현한 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 된다. 본 논문에서 온톨로지는 개념(concept)과 개념에 대한 특징(feature), 개념간의 관계(relation) 그리고 문서 분류를 위한 제약조건(constraint)으로 이루어진다. 에이전트는 사용자 프로파일과 문서 식별의 결과를 이용하여 사용자의 정보 요구를 효율적으로 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게된다. 또한 에이전트는 선행탐색(look-ahead)방법을 통해 문서를 획득, 문서를 개념으로 표현함으로써 사용자가 좀더 이해하기 쉬운 상위 단계의 웹 문서를 추천하게 된다. Ontology is the artifacts for representing the truth or the states of objects by defining objects and their relations. In this paper, we propose an agent that classifies Web documents and provides personalized information towards user´s information needs using ontology. The agent uses ontology in which semantic relations on Web documents are represented in a hierarchical form to classify Web documents. In this paper, ontology consists of concepts, features(describing concepts), relations(among concepts) and constraints(among elements in a feature). The agent can capture user´s information needs efficiently by using ontology and assist Web navigation by using users profiles and the results of identification of semantic relations in Web documents. Also, the agent obtains Web documents by a look-ahead search and represents them as concepts, therefore users can understand them easily by receiving recommendations expressed in the form of high-level concepts.